KR20180085671A - Apparatus and method for processing data of time-of-flight mass spectrometry - Google Patents

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Abstract

An apparatus for processing data of time-of-flight (TOF) mass spectrometry is provided. The apparatus may determine one or more candidate microorganisms based on a first molecular weight range in TOF mass spectrometry data for a sample and determine a second molecular weight range depending on the characteristics of the candidate microorganism group when a plurality of candidate microorganisms are included in a candidate microorganism group, and microorganisms contained in the sample can be identified among the candidate microorganism based on the second molecular weight range in of the TOF MS data.

Description

TOF 질량 분석 데이터 처리 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR PROCESSING DATA OF TIME-OF-FLIGHT MASS SPECTROMETRY}[0001] APPARATUS AND METHOD FOR PROCESSING DATA OF TIME-OF-FLIGHT MASS SPECTROMETRY [0002]

데이터 처리 장치 및 방법에 연관되며, 보다 구체적으로는 시료에 대한 TOF 질량 분석(Time-of-Flight Mass Spectrometry)의 수행에 따른 결과 데이터를 처리하여 시료의 미생물을 동정하는 장치 및 방법에 연관된다.The present invention relates to a data processing apparatus and method, and more particularly to an apparatus and method for identifying a microorganism in a sample by processing result data according to performing a time-of-flight mass spectrometry on the sample.

질량 분석(mass spectrometry)은 이온을 각각의 질량에 따라 분리하여 검출하는 것으로서, TOF 질량 분석은 질량 분석 방법 중에서 매우 간단한 원리를 이용하는 방법이다. 구체적으로, 이온이 전기장 속에서 가속되어 속도를 가지게 되고 그 속도로 검출부(detector)까지 일정한 거리를 이동하는데 걸리는 시간을 이용하여 질량을 분석한다. Mass spectrometry is a method of separating ions according to their respective masses, and TOF mass spectrometry is a method using a very simple principle in mass spectrometry. Specifically, ions are accelerated in an electric field to have a velocity, and the mass is analyzed using the time taken to travel a certain distance to the detector at the velocity.

이온이 전기장에 의해 받는 힘과 질량에 따라 이온의 가속도가 달라지게 된다. 즉, 가벼운 이온은 빠르게 가속되고 무거운 이온은 천천히 가속되어 검출부에 도달하는 시간이 다르고, 따라서 TOF 분포를 질량 스펙트럼(mass spectrum)으로 변환하여 시료에 대한 정보를 얻어낼 수 있다.The acceleration of ions depends on the force and mass of the ions received by the electric field. That is, light ions are accelerated rapidly and heavier ions are slowly accelerated to arrive at the detection portion at different times, and thus the TOF distribution can be converted into a mass spectrum to obtain information on the sample.

다만, TOF 질량 분석을 통해 시료의 미생물 균종 동정을 수행함에 있어서 일반적인 질량 스펙트럼 상의 피크 강도 분석만으로 정확한 균종의 식별이 어려운 경우가 있다.However, in performing the identification of microbial species in a sample through TOF mass spectrometry, accurate identification of the species may be difficult only by analyzing peak intensity on a general mass spectrum.

일측에 따르면, 미생물 동정 장치는 미생물 동정 장치 시료에 대한 TOF 질량 분석(Time-of-Flight mass spectrometry) 데이터의 제1 분자량 구간에 기초하여 미생물 후보군(candidate group)을 결정하는 후보군 결정부, 및 상기 미생물 후보군에 복수의 미생물 후보가 포함되어 있는 경우 상기 미생물 후보군의 특성에 따라 제2 분자량 구간을 결정하고 상기 데이터의 제2 분자량 구간에 기초하여 상기 복수의 미생물 후보 중에서 상기 시료에 포함된 미생물을 식별하는 판별 처리부를 포함한다.According to one aspect, the apparatus for identifying a microorganism includes a candidate group determining unit for determining a microorganism candidate group based on a first molecular weight section of TOF mass spectrometry data on a sample of a microorganism identifying apparatus, Determining a second molecular weight section according to the characteristics of the candidate microorganism when the microorganism candidate group includes a plurality of microorganism candidates and identifying a microorganism contained in the sample from the plurality of microorganism candidates based on the second molecular weight section of the data; And a determination processing unit.

일실시예에서, 상기 제1 분자량 구간은 리보솜 단백질에 연관된 구간을 포함한다.In one embodiment, the first molecular weight interval comprises the interval associated with the ribosomal protein.

일실시예에서, 상기 제2 분자량 구간은 상기 제1 분자량 구간에 비하여 저분자(small molecule) 구간을 포함한다.In one embodiment, the second molecular weight section includes a small molecule section as compared to the first molecular weight section.

일실시예에서, 상기 제2 분자량 구간은 분자량이 500 내지 3000 Da 인 구간을 포함한다.In one embodiment, the second molecular weight section comprises a section with a molecular weight between 500 and 3000 Da.

일실시예에서, 상기 데이터의 상기 제2 분자량 구간은 상기 데이터 중 m/z 값이 500 내지 1000 인 구간과 연관된다.In one embodiment, the second molecular weight interval of the data is associated with an interval in which the m / z value of the data is 500-1000.

일실시예에서, 상기 미생물 후보군은 바실러스 세레우스(bacillus cereus) 및 바실러스 투린지엔시스(bacillus thuringiensis)를 포함한다.In one embodiment, the candidate microorganism includes bacillus cereus and bacillus thuringiensis.

다른 일측에 따르면, 미생물 동정 장치는 외부 인터페이스로부터 복수의 미생물 후보를 포함하는 미생물 후보군을 제공받는 후보군 수신부, 및 상기 미생물 후보군의 특성에 따라 기준 분자량 구간을 결정하고 시료에 대한 TOF 질량 분석(Time-of-Flight mass spectrometry) 데이터의 기준 분자량 구간에 기초하여 상기 복수의 미생물 후보 중에서 상기 시료에 포함된 미생물을 식별하는 판별 처리부를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a microorganism identifying apparatus comprising: a candidate-group receiving unit that receives a candidate microorganism candidate containing a plurality of microorganism candidates from an external interface; and a TOF mass-analyzing unit that determines a reference molecular weight range according to the characteristics of the microorganism candidate group, of-flight mass spectrometry data for identifying the microorganisms contained in the sample among the plurality of microorganism candidates.

일실시예에서, 상기 기준 분자량 구간은 분자량이 500 내지 3000 Da 인 구간을 포함한다.In one embodiment, the reference molecular weight section comprises a section with a molecular weight between 500 and 3000 Da.

일실시예에서, 상기 데이터의 상기 제2 분자량 구간은 상기 데이터 중 m/z 값이 500 내지 1000 인 구간과 연관된다.In one embodiment, the second molecular weight interval of the data is associated with an interval in which the m / z value of the data is 500-1000.

다른 일측에 따르면, 시료에 대한 TOF 질량 분석(Time-of-Flight mass spectrometry)의 데이터를 처리하는 방법은 상기 데이터의 제1 분자량 구간에 기초하여 미생물 후보군을 결정하는 단계, 상기 미생물 후보군에 복수의 미생물 후보가 포함되어 있는 경우 상기 미생물 후보군의 특성에 따라 제2 분자량 구간을 결정하는 단계, 및 상기 데이터의 제2 분자량 구간에 기초하여 상기 복수의 미생물 후보 중에서 상기 시료에 포함된 미생물을 식별하는 단계를 포함한다.According to another aspect, a method for processing time-of-flight mass spectrometry data on a sample comprises determining a candidate microbial population based on a first molecular weight interval of the data, Determining a second molecular weight interval according to the characteristics of the candidate microorganism when the microorganism candidate is contained in the sample; and identifying a microorganism contained in the sample from the plurality of microorganism candidates based on the second molecular weight interval of the data .

일실시예에서, 상기 제1 분자량 구간은 리보솜 단백질에 연관된 구간을 포함한다.In one embodiment, the first molecular weight interval comprises the interval associated with the ribosomal protein.

일실시예에서, 상기 제2 분자량 구간은 상기 제1 분자량 구간에 비하여 저분자(small molecule) 구간을 포함한다.In one embodiment, the second molecular weight section includes a small molecule section as compared to the first molecular weight section.

일실시예에서, 상기 제2 분자량 구간은 분자량이 500 내지 3000 Da 인 구간을 포함한다.In one embodiment, the second molecular weight section comprises a section with a molecular weight between 500 and 3000 Da.

일실시예에서, 상기 데이터의 상기 제2 분자량 구간은 상기 데이터 중 m/z 값이 500 내지 1000 인 구간과 연관된다.In one embodiment, the second molecular weight interval of the data is associated with an interval in which the m / z value of the data is 500-1000.

일실시예에서, 상기 미생물 후보군은 바실러스 세레우스(bacillus cereus) 및 바실러스 투린지엔시스(bacillus thuringiensis)를 포함한다.In one embodiment, the candidate microorganism includes bacillus cereus and bacillus thuringiensis.

다른 일측에 따르면, 시료에 대한 TOF 질량 분석(Time-of-Flight mass spectrometry)의 데이터를 처리하는 방법은, 외부 인터페이스로부터 복수의 미생물 후보를 포함하는 미생물 후보군을 제공받는 단계, 및 상기 미생물 후보군의 특성에 따라 기준 분자량 구간을 결정하고 상기 데이터의 기준 분자량 구간에 기초하여 상기 복수의 미생물 후보 중에서 상기 시료에 포함된 미생물을 식별하는 단계를 포함한다.According to another aspect, a method of processing Time-of-Flight mass spectrometry data on a sample comprises the steps of: providing a microbial candidate group containing a plurality of microbial candidates from an external interface; Determining a reference molecular weight range according to the characteristics and identifying the microorganisms included in the sample among the plurality of microorganism candidates based on the reference molecular weight range of the data.

일실시예에서, 상기 기준 분자량 구간은 분자량이 500 내지 3000 Da 인 구간을 포함한다.In one embodiment, the reference molecular weight section comprises a section with a molecular weight between 500 and 3000 Da.

일실시예에서, 상기 데이터의 상기 제2 분자량 구간은 상기 데이터 중 m/z 값이 500 내지 1000 인 구간과 연관된다.In one embodiment, the second molecular weight interval of the data is associated with an interval in which the m / z value of the data is 500-1000.

다른 일측에 따르면, TOF 질량 분석 데이터 처리 장치는 시료에 대한 TOF 질량 분석(Time-of-Flight mass spectrometry) 데이터의 제1 분자량 구간에 기초하여 물질 후보군을 결정하는 후보군 결정부, 및 상기 물질 후보군에 복수의 물질 후보가 포함되어 있는 경우 상기 물질 후보군의 특성에 따라 제2 분자량 구간을 결정하고 상기 데이터의 제2 분자량 구간에 기초하여 상기 복수의 물질 후보 중에서 상기 시료에 포함된 물질을 식별하는 판별 처리부를 포함한다.According to another aspect, the TOF mass spectrometry data processing apparatus includes a candidate group determining unit for determining a candidate substance group based on a first molecular weight section of TOF mass spectrometry data on a sample, Determining a second molecular weight section according to the characteristics of the substance candidate group when a plurality of substance candidates are included and identifying a substance included in the sample from the plurality of substance candidates based on the second molecular weight section of the data; .

다른 일측에 따르면, 시료에 대한 TOF 질량 분석(Time-of-Flight mass spectrometry)의 데이터를 처리하는 방법은, 상기 데이터의 제1 분자량 구간에 기초하여 물질 후보군을 결정하는 단계, 상기 물질 후보군에 복수의 물질 후보가 포함되어 있는 경우 상기 물질 후보군의 특성에 따라 제2 분자량 구간을 결정하는 단계, 및 상기 데이터의 제2 분자량 구간에 기초하여 상기 복수의 물질 후보 중에서 상기 시료에 포함된 물질을 식별하는 단계를 포함한다.According to another aspect, a method of processing time-of-flight mass spectrometry data on a sample includes determining a material candidate group based on a first molecular weight interval of the data, Determining a second molecular weight interval in accordance with the properties of the candidate substance group when the substance candidate of the substance candidate is included in the second molecular weight range and identifying a substance contained in the sample among the plurality of substance candidates based on the second molecular weight interval of the data .

도 1은 일실시예에 따른 TOF 질량 분석 데이터 처리 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 일실시예에 따른 TOF 질량 분석 데이터 처리 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 일실시예에 따른 TOF 질량 분석 데이터를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 TOF 질량 분석 데이터를 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 5는 일실시예에 따른 TOF 질량 분석 데이터 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 일실시예에 따른 TOF 질량 분석 데이터 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.1 is a block diagram for explaining a TOF mass spectrometry data processing apparatus according to an embodiment.
2 is a block diagram for explaining a TOF mass spectrometry data processing apparatus according to an embodiment.
3 is an exemplary illustration of TOF mass spectrometry data according to one embodiment.
4 is an exemplary illustration of TOF mass spectrometry data according to one embodiment.
5 is a flowchart for explaining a TOF mass spectrometry data processing method according to an embodiment.
6 is a flowchart for explaining a TOF mass analysis data processing method according to an embodiment.

이하에서, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 권리범위는 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, the scope of the rights is not limited or limited by these embodiments. Like reference symbols in the drawings denote like elements.

아래 설명에서 사용되는 용어는, 연관되는 기술 분야에서 일반적이고 보편적인 것으로 선택되었으나, 기술의 발달 및/또는 변화, 관례, 기술자의 선호 등에 따라 다른 용어가 있을 수 있다. 따라서, 아래 설명에서 사용되는 용어는 기술적 사상을 한정하는 것으로 이해되어서는 안 되며, 실시예들을 설명하기 위한 예시적 용어로 이해되어야 한다.The terms used in the following description are chosen to be generic and universal in the art to which they are related, but other terms may exist depending on the development and / or change in technology, customs, preferences of the technician, and the like. Accordingly, the terminology used in the following description should not be construed as limiting the technical thought, but should be understood in the exemplary language used to describe the embodiments.

또한 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 설명 부분에서 상세한 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 아래 설명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가지는 의미와 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 이해되어야 한다.Also, in certain cases, there may be a term chosen arbitrarily by the applicant, in which case the meaning of the detailed description in the corresponding description section. Therefore, the term used in the following description should be understood based on the meaning of the term, not the name of a simple term, and the contents throughout the specification.

도 1은 일실시예에 따른 TOF 질량 분석 데이터 처리 장치(100)를 설명하기 위한 블록도이다. 일실시예에서, TOF 질량 분석 데이터 처리 장치(100)는 미생물 동정 장치일 수 있다. TOF 질량 분석 데이터 처리 장치(100)는 메모리(110), 후보군 결정부(120), 및 판별 처리부(130)를 포함할 수 있다.1 is a block diagram for explaining a TOF mass spectrometry data processing apparatus 100 according to an embodiment. In one embodiment, the TOF mass spectrometry data processing apparatus 100 may be a microbial identification device. The TOF mass spectrometry data processing apparatus 100 may include a memory 110, a candidate group determination unit 120, and a determination processing unit 130.

일실시예에서, 메모리(110)에는 시료에 대한 TOF 질량 분석 데이터가 저장될 수 있다. 메모리(110)는 후술되는 미생물 식별의 기반이 되는 데이터를 저장하기 위한 구성으로서, 별도로 구비된 저장 장치 또는 프로세서 또는 칩 내에 구비되는 내부 메모리 등 임의의 적합한 형태로 구현될 수 있다. 일실시예에서, 시료에 대한 TOF 질량 분석 데이터는 m/z에 따른 피크 강도(intensity)의 값으로 저장될 수 있다.In one embodiment, the memory 110 may store TOF mass spectrometry data for the sample. The memory 110 may be implemented in any suitable form such as a separate storage device or an internal memory provided in a processor or a chip, for storing data to be a basis for microorganism identification, which will be described later. In one embodiment, TOF mass spectrometry data for a sample can be stored as a value of peak intensity according to m / z.

일실시예에서, 후보군 결정부(120)는 TOF 질량 분석 데이터의 제1 분자량 구간에 기초하여 미생물 후보군을 결정하는 1차 식별을 수행할 수 있다. 예를 들어, 후보군 결정부(120)는 리보솜 단백질 스펙트럼의 데이터를 기준으로 하나 이상의 미생물 후보를 식별할 수 있다. 리보솜 단백질에 연관된 분자량 구간은 예를 들어 약 1만 내지 3만 Da에 해당될 수 있다.In one embodiment, the candidate group determiner 120 may perform a primary identification to determine a candidate microbial population based on the first molecular weight interval of the TOF mass spectrometry data. For example, the candidate group determinator 120 can identify one or more microbial candidates based on the data of the ribosomal protein spectrum. The molecular weight interval associated with the ribosomal protein may correspond to, for example, about 10,000 to 30,000 Da.

이와 같은 1차 식별을 통해 결정된 미생물 후보군에 하나의 미생물 균종 만이 존재하는 경우, 별도의 추가적인 처리 없이도 해당 균종을 시료에 포함된 미생물인 것으로 확인할 수 있다.If only one microbial species is present in the candidate microbial population determined through the primary identification, the microbial species contained in the sample can be identified without any additional treatment.

그러나, 1차 식별을 통해 결정된 미생물 후보군에 복수의 미생물 균종이 존재하는 경우, 일반적인 TOF 질량 분석의 리보솜 단백질 스펙트럼에 따라 균종 동종이 어려운 케이스로서 미생물 동종 결과에 오류가 포함되는 등 정확한 동종 결과를 바로 확인할 수 없다.However, when multiple microbial species are present in the candidate microbial population determined through the primary identification, the exact homologous results such as errors are included in the results of microbial homologous species as a case in which the homologous species is difficult in accordance with the ribosomal protein spectrum of general TOF mass spectrometry Can not confirm.

이와 관련하여, MALDI(Matrix-Assisted Laser Desorptiom Ionization)-TOF 질량 분석으로 정확한 균종 동종이 어려운 예로서 아래와 같은 미생물 후보군들이 알려져 있다.In this regard, MALDI (Matrix-Assisted Laser Desorption Ionization) -TOF mass spectrometry is known to be a candidate for microbial candidates as follows.

1. Acinetobacter baumannii / Acinetobacter nosocomialis / Acinetobacter pittii1. Acinetobacter baumannii / Acinetobacter nosocomialis / Acinetobacter pittii

2. Acinetobacter bereziniae / Acinetobacter guillouiae2. Acinetobacter bereziniae / Acinetobacter guillouiae

3. Achromobacter denitrificans / Achromobacter xylosoxidans / Achromobacter insolitus3. Achromobacter denitrificans / Achromobacter xylosoxidans / Achromobacter insolitus

4. Bacillus cereus / Bacillus thuringiensis4. Bacillus cereus / Bacillus thuringiensis

5. Burkholderia cepacia / Burkholderia cenocepacia5. Burkholderia cepacia / Burkholderia cenocepacia

6. Candida lipolytica / Candida pelliculosa6. Candida lipolytica / Candida pelliculosa

7. Citrobacter braakii / Citrobacter freundii / Citrobacter youngae7. Citrobacter braakii / Citrobacter freundii / Citrobacter youngae

8. Corynebacterium propinquum / Corynebacterium pseudodiphtheriticum8. Corynebacterium propinquum / Corynebacterium pseudodiphtheriticum

9. Elizabethkingia meningoseptica / Elizabethkingia miricola9. Elizabethkingia meningoseptica / Elizabethkingia miricola

10. Enterobacter asburiae / Enterobacter cloacae / Enterobacter kobei10. Enterobacter asburiae / Enterobacter cloacae / Enterobacter kobei

11. Escherichia coli / Escherichia fergusonii / Shigella species (S. sonnei, S. boydii, S. flexneri, S. dysenteriae)11. Escherichia coli / Escherichia fergusonii / Shigella species (S. sonnei, S. boydii, S. flexneri, S. dysenteriae)

12. Neisseria flavescens / Neisseria macacae / Neisseria mucosa / Neisseria perflava12. Neisseria flavescens / Neisseria macacae / Neisseria mucosa / Neisseria perflava

13. Serratia marcescens / Serratia ureilytica13. Serratia marcescens / Serratia ureilytica

14. Streptococcus oralis / Streptococcus mitis / Streptococcus pneumoniae14. Streptococcus oralis / Streptococcus mitis / Streptococcus pneumoniae

15. Veillonella caviae / Veillonella denticariosi / Veillonella dispar / Veillonella parvula / Veillonella rogosae15. Veillonella caviae / Veillonella denticariosi / Veillonella dispar / Veillonella parvula / Veillonella rogosae

16. Vibrio alginolyticus / Vibrio parahaemolyticus16. Vibrio alginolyticus / Vibrio parahaemolyticus

17. Mycobacterium tuberculosis / Mycobacterium bovis / Mycobacterium caprae17. Mycobacterium tuberculosis / Mycobacterium bovis / Mycobacterium caprae

18. Mycobacterium intracellulare / Mycobacterium chimaera18. Mycobacterium intracellulare / Mycobacterium chimaera

19. Mycobacterium phocaicum / Mycobacterium mucogenicum19. Mycobacterium phocaicum / Mycobacterium mucogenicum

이러한 미생물 후보군들 중 대표적인 예시로서, 바실러스 세레우스(bacillus cereus) 및 바실러스 투린지엔시스(bacillus thuringiensis)의 경우 MALDI-TOF 질량 분석 결과의 리보솜 단백질에 연관된 구간에서 피크 강도 프로필의 차이가 분명하지 않기 때문에, 동정에 실패하거나 잘못된 동정 결과를 제공하게 될 여지가 있다.As a representative example of these microbial candidates, the difference in peak intensity profile in the interval associated with the ribosomal protein of MALDI-TOF mass spectrometry in the case of bacillus cereus and bacillus thuringiensis is not clear , There is room for failure to identify or to provide false identification results.

알려진 바와 같이 바실러스 세레우스는 식중독균의 일종이고 바실러스 투린지엔시스는 곤충병원균으로서 두 균종의 성질이 상이하므로, 이들의 균종 동정에 오류가 있거나 정확성이 담보되지 않는 경우 치명적인 문제가 발생할 수 있다. 이에, 제안되는 실시예에서는 일반적인 MALDI-TOF 질량 분석으로 정확한 균종 동종이 어려웠던 미생물 후보군에 대한 추가적인 식별을 수행할 수 있다.As is known, Bacillus cereus is a type of food poisoning bacterium. Bacillus thuringiensis is an insect pathogen, and the nature of the two species is different. Therefore, if the identification of the species is erroneous or not guaranteed, a fatal problem may occur. Therefore, in the proposed embodiment, it is possible to perform additional identification of a candidate microorganism having difficulty in correct homologous species by general MALDI-TOF mass spectrometry.

일실시예에서, 판별 처리부(130)는 미생물 후보군에 복수의 미생물 후보가 포함되어 있는 경우 상기 미생물 후보군의 특성에 따라 2차 식별을 위한 제2 분자량 구간을 결정할 수 있다.In one embodiment, when a plurality of microorganism candidates are included in the microorganism candidate group, the determination processing unit 130 may determine a second molecular weight range for secondary identification according to the characteristics of the microorganism candidate group.

구체적으로, 각 미생물 후보군에 적합한 제2 분자량 구간을 결정하기 위하여, 미생물 후보군 내의 복수의 미생물 후보가 서로 상이한 피크 강도를 나타내는 구간에 대한 정보가 수집될 수 있다. 이러한 정보 수집은 충분한 사례를 기반으로 미리 데이터베이스로 구축되는 것이 바람직하지만, 실시간으로 처리되는 방식도 가능하다.Specifically, in order to determine a second molecular weight section suitable for each microorganism candidate group, information on a section in which the plurality of microorganism candidates in the microorganism candidate group exhibit different peak intensities from each other may be collected. This information collection should be built in advance as a database based on sufficient cases, but it is also possible to process it in real time.

복수의 미생물 후보가 서로 상이한 피크 강도를 나타내는 구간이 발견되는 경우 이를 해당 미생물 후보군의 2차 식별을 위한 제2 분자량 구간으로 결정할 수 있다.If a section showing a different peak intensity of a plurality of microorganism candidates is found, it can be determined as a second molecular weight section for secondary identification of the candidate microorganism candidate.

일례로서, 바실러스 세레우스 및 바실러스 투린지엔시스의 경우 일반적인 리보솜 단백질 스펙트럼 구간에서는 서로 분명하게 구별되지 않는 피크 강도 프로필을 나타내지만, 저분자 구간에서는 서로 구별이 가능할 정도의 차이를 나타낸다. 따라서, 바실러스 세레우스 및 바실러스 투린지엔시스에 대한 제2 분자량 구간은 예를 들어 약 500 내지 3000 Da의 저분자 구간으로 선택될 수 있다. 바실러스 세레우스 및 바실러스 투린지엔시스의 피크 강도 프로필에 대하여는 아래에서 도 3 및 도 4를 참조하여 보다 상세하게 설명된다.As an example, Bacillus cereus and Bacillus thuringiensis exhibit a peak intensity profile that is not clearly distinguishable from each other in a general ribosomal protein spectrum section, but shows a difference to the extent that they can be distinguished from each other in a low molecular section. Thus, the second molecular weight interval for Bacillus cereus and Bacillus thuringiensis may be selected, for example, as a low molecular interval of about 500 to 3000 Da. The peak intensity profiles of Bacillus cereus and Bacillus thuringiensis will be described in more detail with reference to Figures 3 and 4 below.

일실시예에서, 판별 처리부(130)는 이와 같이 결정된 제2 분자량 구간에 기초하여 2차 식별을 수행할 수 있다. 예를 들어, TOF 질량 분석 데이터의 제2 분자량 구간에 기초하여 미생물 후보군에 포함된 복수의 미생물 후보 중 어느 것이 시료에 포함된 미생물인지를 최종적으로 판별해 낼 수 있다.In one embodiment, the determination processing unit 130 may perform secondary identification based on the thus determined second molecular weight interval. For example, based on the second molecular weight section of the TOF mass spectrometry data, it is possible to finally determine which of the plurality of microorganism candidates contained in the microorganism candidate group is the microorganism contained in the sample.

도 2는 일실시예에 따른 TOF 질량 분석 데이터 처리 장치를 설명하기 위한 블록도이다. 일실시예에서, TOF 질량 분석 데이터 처리 장치(200)는 미생물 동정 장치일 수 있다. TOF 질량 분석 데이터 처리 장치(200)는 메모리(210), 후보군 수신부(220), 및 판별 처리부(230)를 포함할 수 있다.2 is a block diagram for explaining a TOF mass spectrometry data processing apparatus according to an embodiment. In one embodiment, TOF mass spectrometry data processing device 200 may be a microbial identification device. The TOF mass spectrometry data processing apparatus 200 may include a memory 210, a candidate group receiving unit 220, and a discrimination processing unit 230.

일실시예에서, 메모리(210)에는 시료에 대한 TOF 질량 분석 데이터가 저장될 수 있다. 메모리(210)는 후술되는 미생물 식별의 기반이 되는 데이터를 저장하기 위한 구성으로서, 별도로 구비된 저장 장치 또는 프로세서 또는 칩 내에 구비되는 내부 메모리 등 임의의 적합한 형태로 구현될 수 있다. 일실시예에서, 시료에 대한 TOF 질량 분석 데이터는 m/z에 따른 피크 강도의 값으로 저장될 수 있다.In one embodiment, memory 210 may store TOF mass spectrometry data for a sample. The memory 210 may be implemented in any suitable form such as a separate storage device or an internal memory provided in a processor or a chip, for storing data to be a basis for microorganism identification, which will be described later. In one embodiment, TOF mass spectrometry data for a sample can be stored as a value of peak intensity according to m / z.

일실시예에서, 후보군 수신부(220)는 복수의 미생물 후보를 포함하는 미생물 후보군을 외부 인터페이스로부터 제공받을 수 있다. 예를 들어, 유선 또는 무선의 통신 디바이스를 통해 정밀한 균종 동정을 원하는 복수의 미생물 후보를 포함하는 미생물 후보군이 수신될 수 있다.In one embodiment, the candidate group receiving unit 220 may be provided with a plurality of candidate microbial candidates from an external interface. For example, a microbial candidate group containing a plurality of microbial candidates desiring precise species identification through a wired or wireless communication device can be received.

복수의 미생물 후보를 포함하는 미생물 후보군은 외부 장치에서 일차적인 식별 과정을 통해 확인이 되었으나 일차적인 식별 과정 만으로는 시료에 포함된 미생물이 복수의 미생물 후보 중 어느 것인지 정확성을 담보할 수 없어 추가 식별 또는 재식별의 필요성이 높은 것일 수 있다. 일차적인 식별 과정은 MALDI-TOF 질량 분석 이외에도 임의의 미생물 균종 동종 방법을 이용하여 수행되었을 수 있다.The candidate microorganism candidates containing multiple microorganism candidates were identified through a primary identification process in an external device, but the primary identification process alone can not guarantee the accuracy of which microorganisms contained in the sample are plural microorganism candidates, The need for identification may be high. In addition to MALDI-TOF mass spectrometry, the primary identification procedure may have been performed using any microbial species homologous method.

한편, 식별 대상 미생물이 매우 높은 가능성으로 특정 미생물 후보군 내에 포함될 것으로 기대되는 경우, 또는 특정 미생물 후보군 내의 일부 미생물 후보의 유무만을 빠르게 판별하기 원하는 경우에 일차적인 식별 과정 없이도 특정 미생물 후보군이 수신될 수 있다. 그 밖에도 다양한 상황에서 필요에 따라 제안되는 실시예가 응용될 수 있다.On the other hand, when a microorganism to be identified is expected to be included in a specific microorganism candidate group with a very high possibility, or when it is desired to quickly determine whether or not there is some microorganism candidate within a specific microorganism candidate group, a specific microorganism candidate group may be received without a primary identification process . In addition, the proposed embodiment can be applied according to need in various situations.

일실시예에서, 판별 처리부(230)는 수신된 미생물 후보군의 특성에 따라 후보군 내 식별을 위한 기준 분자량 구간을 결정할 수 있다.In one embodiment, the determination processing unit 230 may determine a reference molecular weight range for identification in the candidate group according to the characteristics of the received microorganism candidate group.

구체적으로, 미생물 후보군에 적합한 기준 분자량 구간을 결정하기 위하여, 미생물 후보군 내의 복수의 미생물 후보가 서로 상이한 피크 강도를 나타내는 구간에 대한 정보가 수집될 수 있다. 이러한 정보 수집은 충분한 사례를 기반으로 미리 데이터베이스로 구축되는 것이 바람직하지만, 실시간으로 처리되는 방식도 가능하다.Specifically, in order to determine a reference molecular weight range suitable for the microorganism candidate group, information on a section showing a peak intensity different from a plurality of microorganism candidates in the microorganism candidate group may be collected. This information collection should be built in advance as a database based on sufficient cases, but it is also possible to process it in real time.

복수의 미생물 후보가 서로 상이한 피크 강도를 나타내는 구간이 발견되는 경우 이를 해당 미생물 후보군 내 식별을 위한 기준 분자량 구간으로 결정할 수 있다.If a section showing a different peak intensity of a plurality of microbial candidates is found, it can be determined as a reference molecular weight section for identification in the microorganism candidate group.

일실시예에서, 판별 처리부(230)는 이와 같이 결정된 기준 분자량 구간에 기초하여 미생물 후보군 내 식별을 수행할 수 있다. 예를 들어, TOF 질량 분석 데이터의 기준 분자량 구간에 기초하여 미생물 후보군에 포함된 복수의 미생물 후보 중 어느 것이 시료에 포함된 미생물인지를 판별해 낼 수 있다.In one embodiment, the determination processing unit 230 may perform identification in the microorganism candidate group based on the determined reference molecular weight interval. For example, based on the reference molecular weight range of the TOF mass spectrometry data, it is possible to determine which of the plurality of microorganism candidates included in the microorganism candidate group is the microorganism contained in the sample.

도 3은 일실시예에 따른 TOF 질량 분석 데이터를 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 3에는 바실러스 세레우스(310), 바실러스 메가테리움(320) 및 바실러스 투린지엔시스(330)에 대하여 수행된 일반적 MALDI-TOF 질량 분석의 예시적 결과가 히트 맵(heatmap) 형태로 도시된다.3 is an exemplary illustration of TOF mass spectrometry data according to one embodiment. In FIG. 3, exemplary results of a general MALDI-TOF mass spectrometry performed on Bacillus cereus 310, Bacillus megaterium 320 and Bacillus thuringiensis 330 are shown in the form of a heatmap.

도 3에 도시된 바와 같이, 바실러스 세레우스(310) 및 바실러스 투린지엔시스(330)의 경우 3356.42 및 6712.18 의 m/z 값에서 높은 피크 강도를 나타내는데 비하여, 바실러스 메가테리움(320)의 경우 3373.71, 5194.85, 4673.11, 3386.81, 3864.88, 4303.16 및 3753.53 의 m/z 값에서 높은 피크 강도를 나타낸다.As shown in FIG. 3, the peak intensity at m / z values of 3356.42 and 6712.18 for Bacillus cereus 310 and Bacillus thuringiensis 330 is higher than 3373.71 for Bacillus meglaterium 320 , 5194.85, 4673.11, 3386.81, 3864.88, 4303.16 and 3753.53.

따라서, 도 3에 도시된 피크 강도 프로필을 이용하여 바실러스 메가테리움(320)을 식별해 내는 데에는 문제가 없지만, 바실러스 세레우스(310) 및 바실러스 투린지엔시스(330)의 경우 서로 매우 유사한 피크 강도 프로필을 나타내기 때문에 도시된 구간의 질량 스펙트럼 만으로는 정확한 균종 동종이 어려울 수 있다.Thus, although there is no problem in identifying the Bacillus megaterium 320 using the peak intensity profile shown in FIG. 3, the Bacillus cereus 310 and the Bacillus thuringiensis 330 have very similar peak intensities Profile, the exact species of the species may be difficult to obtain with only the mass spectrum of the depicted region.

다만, 바실러스 세레우스 및 바실러스 투린지엔시스의 경우 일반적인 리보솜 단백질 스펙트럼 구간에서는 서로 분명하게 구별되지 않는 피크 강도 프로필을 나타내지만, 저분자 구간에서는 서로 구별이 가능할 정도의 차이를 나타낸다는 것이 실험을 통해 확인되었다. 따라서, 이러한 특성을 고려하여 바실러스 세레우스 및 바실러스 투린지엔시스를 포함하는 미생물 후보군에 대하여 저분자 구간의 데이터를 이용하여 추가 식별을 수행할 수 있다.However, it has been confirmed through experimentation that Bacillus cereus and Bacillus thuringiensis exhibit a peak intensity profile which is not clearly distinguished from each other in a general ribosomal protein spectrum section, but they are different from each other in a low molecular section . Therefore, in consideration of this characteristic, additional identification can be performed using the data of the low molecular section for the microorganism candidate group including Bacillus cereus and Bacillus thuringiensis.

도 4는 일실시예에 따른 TOF 질량 분석 데이터를 예시적으로 보여주는 도면이다. 도 4에는 바실러스 세레우스(410) 및 바실러스 투린지엔시스(420)에 대하여 수행된 저분자 구간에 대한 질량 분석의 예시적 결과가 히트맵 형태로 도시된다.4 is an exemplary illustration of TOF mass spectrometry data according to one embodiment. 4 shows an exemplary result of a mass analysis for a low molecular section performed on Bacillus cereus 410 and Bacillus thuringiensis 420 in the form of a heat map.

도 4에 도시된 바와 같이, 바실러스 세레우스(410)의 경우 714.20 의 m/z 값에서 높은 피크 강도를 나타내는데 비하여, 및 바실러스 투린지엔시스(420)의 경우 892.84 및 906.50 의 m/z 값에서 높은 피크 강도를 나타낸다.As shown in FIG. 4, high peak intensity at m / z values of 892.84 and 906.50 in the case of Bacillus thuringiensis 420 and high peak intensity in the case of Bacillus thuringiensis 420, Peak intensity.

따라서, 도 4에 도시된 저분자 구간의 피크 강도 프로필을 이용하여 바실러스 세레우스(410) 및 바실러스 투린지엔시스(420)의 정확한 균종 동종을 수행할 수 있다. 구체적으로, TOF 질량 분석 데이터 중에서 분자량이 500 내지 3000 Da 인 구간, 혹은 m/z 값이 500 내지 1000 인 구간을 선택하여 데이터 처리를 진행하는 경우 바실러스 세레우스(410) 및 바실러스 투린지엔시스(420) 간의 비교적 분명한 구별이 가능해 진다.Therefore, it is possible to perform accurate homologous species of Bacillus cereus 410 and Bacillus thuringiensis 420 using the peak intensity profile of the low molecular section shown in FIG. Specifically, in the TOF mass spectrometric data, when data processing is performed by selecting a section having a molecular weight of 500 to 3000 Da, or a section having an m / z value of 500 to 1000, Bacillus cereus 410 and Bacillus thuringiensis 420 ) Can be clearly distinguished.

도 3 및 도 4에 도시된 실험 결과 데이터 및 미생물의 종류는 설명을 위하여 예시로서 제시된 것으로, 제안되는 실시예는 이러한 미생물의 종류 및 수치에 의해 제한되지 아니한다.The experimental data and the types of microorganisms shown in FIGS. 3 and 4 are provided for illustrative purposes only, and the proposed examples are not limited by the type and numerical value of such microorganisms.

도 5는 일실시예에 따른 TOF 질량 분석 데이터 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 5의 TOF 질량 분석 데이터 처리 방법은 예를 들어 도 1의 TOF 질량 분석 데이터 처리 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.5 is a flowchart for explaining a TOF mass spectrometry data processing method according to an embodiment. The TOF mass spectrometry data processing method of FIG. 5 can be performed, for example, by the TOF mass spectrometry data processing apparatus 100 of FIG.

단계(510)에서, TOF 질량 분석 데이터의 제1 분자량 구간에 기초하여 미생물 후보군이 결정될 수 있다. 예를 들어, 리보솜 단백질 스펙트럼의 데이터를 기준으로 하나 이상의 미생물 후보를 식별할 수 있다. 미생물 후보군에 하나의 미생물 균종 만이 존재하는 경우, 별도의 추가적인 처리 없이도 해당 균종을 시료에 포함된 미생물인 것으로 확인할 수 있다. 그러나, 미생물 후보군에 복수의 미생물 균종이 존재하는 경우, 단계(520) 이후의 과정을 통해 후보군 내 추가 식별이 수행될 수 있다.In step 510, a candidate microbial population may be determined based on the first molecular weight interval of the TOF mass spectrometry data. For example, one or more microbial candidates can be identified based on data from the ribosomal protein spectrum. When only one microorganism is present in the candidate microorganism group, the microorganism can be confirmed to be a microorganism contained in the sample without any additional treatment. However, if there are a plurality of microorganism species in the microorganism candidate group, additional identification in the candidate group may be performed through the process after step 520. [

단계(520)에서, 미생물 후보군의 특성에 따라 제2 분자량 구간이 결정될 수 있다. 구체적으로, 미생물 후보군 내의 복수의 미생물 후보가 서로 상이한 피크 강도를 나타내는 구간에 대한 정보가 미리 수집될 수 있으며, 복수의 미생물 후보가 서로 상이한 피크 강도를 나타내는 구간이 발견되는 경우 이 구간이 해당 미생물 후보군의 2차 식별을 위한 제2 분자량 구간으로 결정될 수 있다.In step 520, a second molecular weight interval may be determined according to the characteristics of the candidate microorganism. Specifically, information on a section in which a plurality of microorganism candidates in the microorganism candidate group exhibit different peak intensities can be collected in advance, and when a section showing peak intensities different from each other in a plurality of microorganism candidates is found, the section is classified into a candidate microorganism candidate Lt; RTI ID = 0.0 > molecular < / RTI >

단계(530)에서, TOF 질량 분석 데이터의 제2 분자량 구간에 기초하여 미생물 후보군 중에서 시료에 포함된 미생물이 식별될 수 있다. 예를 들어, TOF 질량 분석 데이터의 제2 분자량 구간에 기초하여 미생물 후보군에 포함된 복수의 미생물 후보 중 어느 것이 시료에 포함된 미생물인지를 최종적으로 판별해 낼 수 있다.In step 530, microorganisms included in the sample can be identified from among the microorganism candidate groups based on the second molecular weight section of the TOF mass spectrometry data. For example, based on the second molecular weight section of the TOF mass spectrometry data, it is possible to finally determine which of the plurality of microorganism candidates contained in the microorganism candidate group is the microorganism contained in the sample.

이러한 방식으로, 미생물 후보군의 특성을 반영하여 선별된 제2 분자량 구간의 TOF 질량 분석 데이터를 이용하여 미생물 균종 동종을 수행함으로써 판별 결과의 정확성을 높이고 데이터 처리량을 최적화할 수 있다.In this way, the accuracy of the discrimination result can be improved and the data throughput can be optimized by performing homologous microbial species analysis using the TOF mass spectrometry data of the second molecular weight section selected based on the characteristics of the microbial candidate group.

도 6은 일실시예에 따른 TOF 질량 분석 데이터 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 6의 TOF 질량 분석 데이터 처리 방법은 예를 들어 도 2의 TOF 질량 분석 데이터 처리 장치(200)에 의해 수행될 수 있다.6 is a flowchart for explaining a TOF mass analysis data processing method according to an embodiment. The TOF mass spectrometry data processing method of FIG. 6 can be performed, for example, by the TOF mass spectrometry data processing apparatus 200 of FIG.

단계(610)에서, 외부 인터페이스로부터 미생물 후보군이 수신될 수 있다. 수신되는 미생물 후보군은 외부 장치에서 일차적인 식별 과정을 통해 확인이 되었으나 일차적인 식별 과정 만으로는 시료에 포함된 미생물이 복수의 미생물 후보 중 어느 것인지 정확성을 담보할 수 없어 추가 식별 또는 재식별의 필요성이 높은 것일 수 있다. 한편, 식별 대상 미생물이 매우 높은 가능성으로 특정 미생물 후보군 내에 포함될 것으로 기대되는 경우, 또는 특정 미생물 후보군 내의 일부 미생물 후보의 유무만을 빠르게 판별하기 원하는 경우에 특정 미생물 후보군이 수신될 수 있다.In step 610, a microbial candidate group may be received from an external interface. The received candidate microorganisms were identified through a primary identification process in an external device, but the primary identification process alone can not guarantee the accuracy of the microorganisms contained in the sample, so that there is a high need for additional identification or re-identification Lt; / RTI > On the other hand, a specific microbial candidate group may be received when it is expected that the microorganism to be identified is expected to be contained within a specific microbial candidate group with a very high possibility, or if it is desired to quickly determine whether or not there is some microbial candidate within a specific microbial candidate group.

단계(620)에서, 미생물 후보군의 특성에 따라 기준 분자량 구간이 결정될 수 있다. 구체적으로, 미생물 후보군 내의 복수의 미생물 후보가 서로 상이한 피크 강도를 나타내는 구간에 대한 정보가 미리 수집될 수 있으며, 복수의 미생물 후보가 서로 상이한 피크 강도를 나타내는 구간이 발견되는 경우 이 구간이 해당 미생물 후보군 내의 식별을 위한 기준 분자량 구간으로 결정될 수 있다.In step 620, the reference molecular weight interval may be determined according to the characteristics of the microorganism candidate group. Specifically, information on a section in which a plurality of microorganism candidates in the microorganism candidate group exhibit different peak intensities can be collected in advance, and when a section showing peak intensities different from each other in a plurality of microorganism candidates is found, the section is classified into a candidate microorganism candidate Lt; RTI ID = 0.0 > molecular < / RTI >

단계(630)에서, TOF 질량 분석 데이터의 기준 분자량 구간에 기초하여 미생물 후보군 중에서 시료에 포함된 미생물이 식별될 수 있다. 예를 들어, TOF 질량 분석 데이터의 기준 분자량 구간에 기초하여 미생물 후보군에 포함된 복수의 미생물 후보 중 어느 것이 시료에 포함된 미생물인지를 최종적으로 판별해 낼 수 있다.In step 630, the microorganisms contained in the sample can be identified from among the microorganism candidate groups based on the reference molecular weight range of the TOF mass spectrometric data. For example, based on the reference molecular weight range of the TOF mass spectrometry data, it is possible to finally determine which of the plurality of microorganism candidates included in the microorganism candidate group is the microorganism contained in the sample.

이러한 방식으로, 미생물 후보군의 특성을 반영하여 선별된 특정 분자량 구간의 TOF 질량 분석 데이터를 이용하여 미생물 균종 동종을 수행함으로써 판별 결과의 정확성을 높이고 데이터 처리량을 최적화할 수 있다.In this way, the accuracy of the discrimination results can be improved and data throughput can be optimized by performing homologous microbial species analysis using TOF mass spectrometry data of selected molecular weight ranges selected based on the characteristics of the microbial candidate group.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components. For example, the apparatus and components described in the embodiments may be implemented within a computer system, such as, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable array (FPA) A programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For ease of understanding, the processing apparatus may be described as being used singly, but those skilled in the art will recognize that the processing apparatus may have a plurality of processing elements and / As shown in FIG. For example, the processing unit may comprise a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a parallel processor.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, and may be configured to configure the processing device to operate as desired or to process it collectively or collectively Device can be commanded. The software and / or data may be in the form of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage media, or device , Or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. The software may be distributed over a networked computer system and stored or executed in a distributed manner. The software and data may be stored on one or more computer readable recording media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.Although the embodiments have been described with reference to the drawings, various modifications and variations may be made by those skilled in the art. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위 내에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

Claims (20)

시료에 대한 TOF 질량 분석(Time-of-Flight mass spectrometry) 데이터의 제1 분자량 구간에 기초하여 미생물 후보군(candidate group)을 결정하는 후보군 결정부; 및
상기 미생물 후보군에 복수의 미생물 후보가 포함되어 있는 경우 상기 미생물 후보군의 특성에 따라 제2 분자량 구간을 결정하고 상기 데이터의 제2 분자량 구간에 기초하여 상기 복수의 미생물 후보 중에서 상기 시료에 포함된 미생물을 식별하는 판별 처리부
를 포함하는, 미생물 동정 장치.A candidate group determining unit for determining a candidate microorganism based on a first molecular weight section of TOF mass spectrometry data of the sample; And
Determining a second molecular weight section according to the characteristics of the microorganism candidate group when the microorganism candidate group includes a plurality of microorganism candidates and selecting a microorganism candidate contained in the sample from the plurality of microorganism candidates based on the second molecular weight section of the data The discrimination processor
And the microbial identification device. 제1항에 있어서,
상기 제1 분자량 구간은 리보솜 단백질에 연관된 구간을 포함하는,
미생물 동정 장치.The method according to claim 1,
Wherein the first molecular weight interval comprises an interval associated with a ribosomal protein,
Microbiological identification device. 제1항에 있어서,
상기 제2 분자량 구간은 상기 제1 분자량 구간에 비하여 저분자(small molecule) 구간을 포함하는,
미생물 동정 장치.The method according to claim 1,
Wherein the second molecular weight section comprises a small molecule section as compared to the first molecular weight section,
Microbiological identification device. 제1항에 있어서,
상기 제2 분자량 구간은 분자량이 500 내지 3000 Da 인 구간을 포함하는,
미생물 동정 장치.The method according to claim 1,
Wherein the second molecular weight section comprises a section with a molecular weight between 500 and 3000 Da,
Microbiological identification device. 제1항에 있어서,
상기 데이터의 상기 제2 분자량 구간은 상기 데이터 중 m/z 값이 500 내지 1000 인 구간과 연관되는,
미생물 동정 장치.The method according to claim 1,
Wherein the second molecular weight interval of the data is associated with an interval in which the m / z value of the data is 500 to 1000,
Microbiological identification device. 제1항에 있어서,
상기 미생물 후보군은 바실러스 세레우스(bacillus cereus) 및 바실러스 투린지엔시스(bacillus thuringiensis)를 포함하는,
미생물 동정 장치.The method according to claim 1,
The microorganism candidate group includes bacillus cereus and bacillus thuringiensis.
Microbiological identification device. 외부 인터페이스로부터 복수의 미생물 후보를 포함하는 미생물 후보군을 제공받는 후보군 수신부; 및
상기 미생물 후보군의 특성에 따라 기준 분자량 구간을 결정하고 시료에 대한 TOF 질량 분석(Time-of-Flight mass spectrometry) 데이터의 기준 분자량 구간에 기초하여 상기 복수의 미생물 후보 중에서 상기 시료에 포함된 미생물을 식별하는 판별 처리부
를 포함하는, 미생물 동정 장치.A candidate group receiving unit for receiving a microorganism candidate group including a plurality of microorganism candidates from an external interface; And
Determining a reference molecular weight section according to the characteristics of the microorganism candidate group and identifying a microorganism contained in the sample among the plurality of microorganism candidates based on a reference molecular weight section of TOF mass analysis data of the sample ,
And the microbial identification device. 제7항에 있어서,
상기 기준 분자량 구간은 분자량이 500 내지 3000 Da 인 구간을 포함하는,
미생물 동정 장치.8. The method of claim 7,
Wherein the reference molecular weight section comprises a section with a molecular weight between 500 and 3000 Da,
Microbiological identification device. 제7항에 있어서,
상기 데이터의 상기 기준 분자량 구간은 상기 데이터 중 m/z 값이 500 내지 1000 인 구간과 연관되는,
미생물 동정 장치.8. The method of claim 7,
Wherein the reference molecular weight section of the data is associated with an interval in which the m / z value of the data is 500 to 1000,
Microbiological identification device. 시료에 대한 TOF 질량 분석(Time-of-Flight mass spectrometry)의 데이터를 처리하는 방법에 있어서,
상기 데이터의 제1 분자량 구간에 기초하여 미생물 후보군을 결정하는 단계;
상기 미생물 후보군에 복수의 미생물 후보가 포함되어 있는 경우 상기 미생물 후보군의 특성에 따라 제2 분자량 구간을 결정하는 단계; 및
상기 데이터의 제2 분자량 구간에 기초하여 상기 복수의 미생물 후보 중에서 상기 시료에 포함된 미생물을 식별하는 단계
를 포함하는, TOF 질량 분석의 데이터를 처리하는 방법.A method for processing data of time-of-flight mass spectrometry on a sample,
Determining a candidate microorganism group based on the first molecular weight interval of the data;
Determining a second molecular weight section according to the characteristics of the microorganism candidate group when the microorganism candidate group includes a plurality of microorganism candidates; And
Identifying a microorganism contained in the sample from the plurality of microorganism candidates based on a second molecular weight interval of the data
/ RTI > of the TOF mass spectrometry. 제10항에 있어서,
상기 제1 분자량 구간은 리보솜 단백질에 연관된 구간을 포함하는,
TOF 질량 분석의 데이터를 처리하는 방법.11. The method of claim 10,
Wherein the first molecular weight interval comprises an interval associated with a ribosomal protein,
A method for processing data of TOF mass spectrometry. 제10항에 있어서,
상기 제2 분자량 구간은 상기 제1 분자량 구간에 비하여 저분자(small molecule) 구간을 포함하는,
TOF 질량 분석의 데이터를 처리하는 방법.11. The method of claim 10,
Wherein the second molecular weight section comprises a small molecule section as compared to the first molecular weight section,
A method for processing data of TOF mass spectrometry. 제10항에 있어서,
상기 제2 분자량 구간은 분자량이 500 내지 3000 Da 인 구간을 포함하는,
TOF 질량 분석의 데이터를 처리하는 방법.11. The method of claim 10,
Wherein the second molecular weight section comprises a section with a molecular weight between 500 and 3000 Da,
A method for processing data of TOF mass spectrometry. 제10항에 있어서,
상기 데이터의 상기 제2 분자량 구간은 상기 데이터 중 m/z 값이 500 내지 1000 인 구간과 연관되는,
TOF 질량 분석의 데이터를 처리하는 방법.11. The method of claim 10,
Wherein the second molecular weight interval of the data is associated with an interval in which the m / z value of the data is 500 to 1000,
A method for processing data of TOF mass spectrometry. 제10항에 있어서,
상기 미생물 후보군은 바실러스 세레우스(bacillus cereus) 및 바실러스 투린지엔시스(bacillus thuringiensis)를 포함하는,
TOF 질량 분석의 데이터를 처리하는 방법.11. The method of claim 10,
The microorganism candidate group includes bacillus cereus and bacillus thuringiensis.
A method for processing data of TOF mass spectrometry. 시료에 대한 TOF 질량 분석(Time-of-Flight mass spectrometry)의 데이터를 처리하는 방법에 있어서,
외부 인터페이스로부터 복수의 미생물 후보를 포함하는 미생물 후보군을 제공받는 단계; 및
상기 미생물 후보군의 특성에 따라 기준 분자량 구간을 결정하고 상기 데이터의 기준 분자량 구간에 기초하여 상기 복수의 미생물 후보 중에서 상기 시료에 포함된 미생물을 식별하는 단계
를 포함하는, TOF 질량 분석의 데이터를 처리하는 방법.A method for processing data of time-of-flight mass spectrometry on a sample,
Providing a microorganism candidate group containing a plurality of microorganism candidates from an external interface; And
Determining a reference molecular weight section according to the characteristics of the microorganism candidate group and identifying a microorganism contained in the sample from the plurality of microorganism candidates based on a reference molecular weight section of the data
/ RTI > of the TOF mass spectrometry. 제16항에 있어서,
상기 기준 분자량 구간은 분자량이 500 내지 3000 Da 인 구간을 포함하는,
TOF 질량 분석의 데이터를 처리하는 방법.17. The method of claim 16,
Wherein the reference molecular weight section comprises a section with a molecular weight between 500 and 3000 Da,
A method for processing data of TOF mass spectrometry. 제16항에 있어서,
상기 데이터의 상기 기준 분자량 구간은 상기 데이터 중 m/z 값이 500 내지 1000 인 구간과 연관되는,
TOF 질량 분석의 데이터를 처리하는 방법.17. The method of claim 16,
Wherein the reference molecular weight section of the data is associated with an interval in which the m / z value of the data is 500 to 1000,
A method for processing data of TOF mass spectrometry. 시료에 대한 TOF 질량 분석(Time-of-Flight mass spectrometry) 데이터의 제1 분자량 구간에 기초하여 물질 후보군을 결정하는 후보군 결정부; 및
상기 물질 후보군에 복수의 물질 후보가 포함되어 있는 경우 상기 물질 후보군의 특성에 따라 제2 분자량 구간을 결정하고 상기 데이터의 제2 분자량 구간에 기초하여 상기 복수의 물질 후보 중에서 상기 시료에 포함된 물질을 식별하는 판별 처리부
를 포함하는, TOF 질량 분석 데이터 처리 장치.A candidate group determining unit for determining a candidate substance group based on a first molecular weight section of TOF mass spectrometry data of a sample; And
Determining a second molecular weight section according to the characteristics of the substance candidate group when the substance candidate group includes a plurality of substance candidates and selecting a substance included in the sample from among the plurality of substance candidates based on the second molecular weight section of the data The discrimination processor
And the TOF mass analysis data processing apparatus. 시료에 대한 TOF 질량 분석(Time-of-Flight mass spectrometry)의 데이터를 처리하는 방법에 있어서,
상기 데이터의 제1 분자량 구간에 기초하여 물질 후보군을 결정하는 단계;
상기 물질 후보군에 복수의 물질 후보가 포함되어 있는 경우 상기 물질 후보군의 특성에 따라 제2 분자량 구간을 결정하는 단계; 및
상기 데이터의 제2 분자량 구간에 기초하여 상기 복수의 물질 후보 중에서 상기 시료에 포함된 물질을 식별하는 단계
를 포함하는, TOF 질량 분석의 데이터를 처리하는 방법.A method for processing data of time-of-flight mass spectrometry on a sample,
Determining a candidate substance group based on the first molecular weight interval of the data;
Determining a second molecular weight interval according to the characteristics of the substance candidate group when the substance candidate group includes a plurality of substance candidates; And
Identifying a material contained in the sample from among the plurality of material candidates based on a second molecular weight interval of the data
/ RTI > of the TOF mass spectrometry.
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